基于線性權重最優支配的高維多目標優化算法
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在高維多目標優化問題中，Pareto支配關系存在非支配解隨優化目標數增加呈指數級增長和種群選擇壓力下降等問題。針對這些問題，基于線性權重聚合函數和支配關系兩種比較多目標解方法的思想，提出一種線性權重最優支配關系（ LWM-dominance），并理論證明了LWM非支配解集是Pareto非支配解集的子集，同時保留了種群中重要的角解。進一步地，基于LWM支配關系，實現了一個高維多目標進化優化算法，基于該算法的實驗驗證了LWM支配關系的性質。在隨機解空間中的實驗結果表明LWM支配關系適用于5-15個目標的高維多目標優化問題，通過DTLZI - DTL27高維多目標優化問題進化過程中LWM非支配解集與Pareto非支配解集規模的對比實驗，結果表明優化目標數為10和15時非支配解的比例平均下降了約17%。
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